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本发明涉及一种基于深度学习网络的钢铁微观组织识别算法，属于图像识别方法技术领域。本发明的技术方案是：利用标准金相制样技术，对试样进行磨、抛和腐蚀操作，经显微镜下选取合适的放大倍数，并获取图像，由此建立不同微观组织图像数据集；采用图像尺寸归一化处理方法，建立深度学习网络训练集，利用深度学习ResNet50网络对组织特征进行学习，实现钢铁微观组织识别。本发明的有益效果是：利用深度学习算法，结合图像处理，降低人工分辨金相组织图像类别的误差率，提高分辨效率，有效节约了人员成本和时间成本。
(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116311237 A (43)申请公布日 2023.06.23 (21)申请号 202310149249.8 G06N 3/0464 (2023.01) (22)申请日 2023.02
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